論文の概要: NCorr-FP: A Neighbourhood-based Correlation-preserving Fingerprinting Scheme for Intellectual Property Protection of Structured Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06379v1
• Date: Fri, 09 May 2025 18:53:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:48.816023
• Title: NCorr-FP: A Neighbourhood-based Correlation-preserving Fingerprinting Scheme for Intellectual Property Protection of Structured Data
• Title（参考訳）: NCorr-FP:構造化データの知的財産保護のための隣接型相関保存フィンガープリント方式
• Authors: Tanja Šarčević, Andreas Rauber, Rudolf Mayer,
• Abstract要約: NCorr-FPは近隣の相関保存フィンガープリントシステムである。 指紋は, 埋め込み比が高い場合でも, 微小ヘリンジャー距離とKLの発散がほとんど認められないことが確認できた。 本手法は,データ削除による検出信頼度を100%達成し,適応攻撃や衝突攻撃に対して頑健に維持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.294944680995069
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ensuring data ownership and traceability of unauthorised redistribution are central to safeguarding intellectual property in shared data environments. Data fingerprinting addresses these challenges by embedding recipient-specific marks into the data, typically via content modifications. We propose NCorr-FP, a Neighbourhood-based Correlation-preserving Fingerprinting system for structured tabular data with the main goal of preserving statistical fidelity. The method uses local record similarity and density estimation to guide the insertion of fingerprint bits. The embedding logic is then reversed to extract the fingerprint from a potentially modified dataset. Extensive experiments confirm its effectiveness, fidelity, utility and robustness. Results show that fingerprints are virtually imperceptible, with minute Hellinger distances and KL divergences, even at high embedding ratios. The system also maintains high data utility for downstream predictive tasks. The method achieves 100\% detection confidence under substantial data deletions and remains robust against adaptive and collusion attacks. Satisfying all these requirements concurrently on mixed-type datasets highlights the strong applicability of NCorr-FP to real-world data settings.
• Abstract（参考訳）: 権限のない再配布のデータの所有権とトレーサビリティを保証することは、共有データ環境における知的財産の保護の中心である。 データフィンガープリントは、典型的にはコンテンツ修正を通じて、受信者固有のマークをデータに埋め込むことによって、これらの課題に対処する。 そこで我々は,NCorr-FPを提案する。NCorr-FP,NCorr-FP,Neighbourhood-based correlation-serving Fingerprinting system for structured tabular data with the main goal toserving statistics fidelity。 この方法は、局所記録類似度と密度推定を用いて指紋ビットの挿入を誘導する。 埋め込みロジックは反転して、潜在的に修正されたデータセットから指紋を抽出する。 大規模な実験により、その有効性、忠実性、実用性、堅牢性が確認されている。 その結果, 指紋は, 高埋め込み比においても, 微小ヘリンジャー距離とKLの発散がほとんど認められないことが判明した。 システムは下流予測タスクのための高データユーティリティも維持する。 本手法は,データ削除による検出信頼度100\%を実現し,アダプティブアタックやコラシオンアタックに対して頑健である。 混合型データセットでこれらすべての要件を同時に満たすことで、NCorr-FPが現実世界のデータ設定に強く適用可能であることが強調される。

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